基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法，该方法包括获取土石料图像数据，对土石料图像进行预处理，对预处理后的土石料图像提取初始级配数据，构建深度阈值卷积模型并进行训练，利用训练后的深度阈值卷积模型对初始级配数据修正得到土石料级配数据。本发明专利技术通过阈值化方法对土石料图像进行快速分割与轮廓提取，并对提取的轮廓特征进行统计分析得到初始级配数据；再以获取的初始级配数据为样本，构建深度阈值卷积模型对阈值化图像识别结果误差进行修正，得到准确的级配数据，从而实现基于图像的土石料级配快速检测，显著提高图像识别的稳定性与准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法
本专利技术涉及土石料级配检测
，具体涉及一种基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法。
技术介绍
土石料级配是研究土石坝性能的基本参数，级配质量的优劣直接影响到坝体的抗渗与稳定性能。在坝堤施工质量控制过程中，土石料级配现场快速检测对于保证工程安全具有重要意义。而传统土石料级配检测主要采用筛分法，通过人工采样结合筛分机试验获取，工序复杂，过程耗时，难以满足施工过程中实时、快速的需求。随着计算机科学的发展，数字图像技术为土石料级配快速检测提供了新的技术和方法。基于数字图像技术的土石料级配检测关键在于对土石料颗粒形状特征提取，以及形状特征与质量之间的转换。涂新斌等通过二维图像提取颗粒形态参数，对不规则形状的土石料颗粒形状进行描述。万成等引入颗粒平均粒度与均匀度指数，依靠阈值化方法对粗骨料粒径均匀性进行了定量描述。沙爱民等在阈值化基础上，对识别误差采用差分修正，实现了基于图像的沥青混合料矿料级配检测。于沭等基于阈值化与边缘检测算法，建立了土石料级配快速检测系统，实现了工业级的级配快速检测。前述几位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取土石料图像数据；/nS2、对土石料图像进行预处理；/nS3、对预处理后的土石料图像采用阈值化方式提取初始级配数据；/nS4、构建深度阈值卷积模型并进行训练，利用训练后的深度阈值卷积模型对初始级配数据修正得到土石料级配数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取土石料图像数据；
S2、对土石料图像进行预处理；
S3、对预处理后的土石料图像采用阈值化方式提取初始级配数据；
S4、构建深度阈值卷积模型并进行训练，利用训练后的深度阈值卷积模型对初始级配数据修正得到土石料级配数据。


2.根据权利要求1所述的基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
设定土石料图像尺寸，并对土石料图像进行双边滤波降噪处理。


3.根据权利要求1所述的基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
对预处理后的土石料图像分别进行阈值化转换和边缘检测，提取土石料颗粒轮廓信息，再拟合土石料颗粒轮廓得到初始级配数据。


4.根据权利要求3所述的基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法，其特征在于，所述步骤S3中对预处理后的土石料图像进行阈值化转换具体包括：
提取预处理后的土石料图像上各个像素点的灰度值；
计算像素点的灰度值均值；
采用最大类间方差法确定最佳阈值，划分颗粒区域。


5.根据权利要求3所述的基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法，其特征在于，所述步骤S3中对预处理后的土石料图像进行边缘检测具体包括：
分别确定腐蚀与膨胀结构单元，对阈值化土石料图像进行腐蚀与膨胀的形态学处理，确定土石料边缘；
对土石料图像进行Canny边缘检测。


6.根据权利要求3所述的基于深度阈值卷积模型的土石料级配检测方法，其特征在于，所述步...

【专利技术属性】
技术研发人员：于沭，陈祖煜，雷雨萌，温彦锋，黄凤岗，杨燕，马品非，吾提库尔，郭坚强，王玉杰，郝建伟，王雨，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11